逻辑回归（Logistic Regression）和线性回归（Linear Regression）是两种不同的回归分析方法，它们在目的、模型形式和应用领域上存在一些区别，同时也有一些联系点。区别：1. 目的： - 线性回归的主要目的是建立一个线性关系模型，用于预测一个连续的数值输出，例如房价、温度、销售额等。线性回归的输出是实数值。 - 逻辑回归的主
在之前的课程中我们提到了监督学习：监督学习（Supervised Learning）-训练数据包括正确结果（标签label），我们为机器提供正确的分类。应用场景：人脸识别、语音诊断等而线性回归则是监督学习的一种算法。回归分析什么是回归分析（Regression Analysis）？研究自变量（或者预测变量）与因变量之间的关系。它根据数据，确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系。它可以在一堆数据
用上帝的恋爱公式讲线性回归-上准备好开发环境切换成上帝的身份切换成数据科学家的视角加载数据用上帝的恋爱公式讲线性回归-下 上帝他老人家手里有一条神奇的恋爱公式！特别神奇，只要你告诉他怎么追妹子的，他就能告诉你将在多少天以后追上妹子！接下来我们将用代码把整个过程描述出来：准备好了吗？准备好开发环境!pip install torch
#安装torch模块输出如下：Requirement alrea
一元线性回归回归分析用来建立方程模拟两个或者多个变量之间如何关联一元线性回归包括一个自变量和一个因变量如果包含两个以上的自变量，则称为多元线性回归代价函数（损失函数）损失函数的最终目的是为了使得误差平方和最小用梯度下降法求解线性回归 训练模型过程中不断重复这个语句 学习率的值不能太小，也不能太大 右边同一个颜色的线上任意一点，最终取得的损失函数的值是相等的最中间的线上
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2024-06-07 13:19:30
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Logistic Regression是解决分类问题，这里面将训练两个模型，一个是判别模型，一个是生成模型，首先，实现的是判别模型。再一次读取数据时，我们实现的判别模型。 目标：根据人们的个人资料，判断其年收入是否高于 50,000 美元 1.读取数据 X.shape[0]：x的垂直尺寸（高度） X.shape[1]：x的水平尺寸（宽度） X.shape[2]：X的维度 我们看一下X_train,
逻辑回归可以用在CTR(Click Through Rate)预估上，即通常所说的点击率预估。点击率预估的意义在于，搜索引擎等广告平台想要赚更多的钱，就要通过某一种机制让赚钱最多的广告排在前面（或有更多的概率被展示）。 一、排序规则 rankScore=CTR∗bidPrice bidPrice是指广告主给出的竞拍价格，CTR就是我们预估的该广告的点击率，总体结果越高越容易被展示。 当然，这个最
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2024-06-12 20:26:37
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logistic回归为概率型非线性回归模型，是研究分类观察结果(y)与一些影响因素(x)之间关系的一种多变量分析方法可解决的问题: 因变量为二分类的称为二项logistic回归，因变量为多分类的称为多元logistic回归。因变量的类型:可为连续变量、等级变量、分类变量。适用性 两元因变量的logistic回归模型方程讲解一个自变量与Y关系的回归模型如：记为p
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2024-01-24 13:47:47
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1. 逻辑回归模型是什么类型的统计模型? 逻辑回归模型属于广义线性模型,是一种二分类的统计学习方法。2. 逻辑回归模型的公式是什么? 逻辑回归模型的公式为:log(p/(1-p)) = β0+β1x1+β2x2+...+βnxn3. 逻辑回归模型中的logit函数是什么? logit函数即对数几率函数log(p/(1-p)),它可以将响应变量的概率值压缩到(-∞,∞)之间。4. 逻辑回归模型是如何
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2024-05-02 12:58:44
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一、什么是回归 与回归算法相对应的是分类算法，简而言之，回归就是预测一系列连续的值，分类就是预测一系列离散的值。 那么如何把机器学习中的回归算法应用于日常生活呢？以下用一个简单的例子来说明： 通过市场调查，我们得到一些房屋面积和价格的相关数据。我们想知道，如果给一个新的房屋面积 ，能否根据已知的数据来预测其对应价格是多少呢？如图： 为了解决这个问题，我们引入线性回归模型。二、一元线性
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2024-05-09 10:53:45
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线性回归 非线性回归 Linear Regression is the most talked-about term for those who are working on ML and statistical analysis. Linear Regression, as the name suggests, simply means fitting a line to the data t
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2024-05-09 13:26:16
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逻辑回归是一个非常经典的算法，其中也包含了非常多的细节，曾看到一句话：如果面试官问你熟悉哪个机器学习模型，可以说 SVM，但千万别说 LR，因为细节真的太多了。1. 模型介绍Logistic Regression 虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，并常用于二分类。Logistic Regression 因其简单、可并行化、可解释强深受工业界喜爱。 Logistic 回归的本质是：
表面理解的线性对于给定的一组输入值x和输出值y，我们假定其关系为线性的，就会得出： y = kx+b，即我们在大学前接触到的最基本的线性方程，只要我们求出k和b来，就可以求出整条直线上的点，这就是很多人认为的线性： 简单来说很多人认为：线性回归模型假设输入数据和预测结果遵循一条直线的关系但是，这种理解是一叶障目。线性的含义线性回归模型是：利用线性函数对一个或多个自变量 （x 或 (x1,x2,…x
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2024-02-27 21:34:33
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目录一、什么是回归（Regression）二、什么是线性回归（Linear Regression）三、什么是单变量线性回归（Unary Linear Regression）四、什么是多元线性回归（Multiple Linear Regression）五、什么是逻辑回归（Logistic Regression）六、什么是多项式回归（Polynomial Regression）七、常见概念欧几里得距离
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2024-02-15 17:43:42
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在数理统计中，线性回归是这样定义的：线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。一、基本形式线性模型的基本形式：给定由d个属性描述的示例 ，其中 是x在第i个属性上的取值，线性模型试图学到一个函数，该函数通过属性的线性组合来进行预测，表示为： ---- (1). 用向量表示为:&
?本文详细介绍了线性回归和逻辑回归是什么，并对二者进行了对比，此外详细介绍了sigmoid函数，最后使用Pytorch来实战模拟二者?实验一使用Pytorch实现线性回归?实验二使用Pytorch实现逻辑回归一、Introduction在初学机器学习的时候，我们总会听到线性回归模型和逻辑回归模型，那么它们究竟是什么？有什么联系与区别呢？首先他们都是一条线，目的是让我们预测的对象尽可能多
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2024-07-05 13:25:37
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本节主要介绍线性回归相关的知识线性回归的定义线性回归（linear regression）试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记。回归与分类都属于有监督学习，分类预测的是一个类别，而回归预测的是一个数值，例如房价、天气的温度、股票的走势。假设我们有训练数据 D： 其中 xi=(xi,1,xi,2,…,xi,n)。 我们希望找到一个线性关系 f(x)，使 f(x)尽可能地模拟出数据 x
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2024-03-19 18:29:12
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机器学习算法笔记：线性回归-Linear regression1. 什么是线性回归？解决什么问题？线性回归属于机器学习 -->监督学习–>回归任务–>线性回归监督学习的主要任务：回归与分类。回归的任务就是解决预测问题，如：预测明天天气温度、预测股票走势等。 通过训练学习，能够根据历史数据预测未来的结果。什么是线性回归：如果 2 个或者多个变量之间存在“线性关系”，那么我们就可以通
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2024-05-22 19:04:31
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线性回归一、介绍1、模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数加b：为了使对单个特征的情况更加通用x为不同特征 2、定义3、损失函数(误差大小)如何去求模型当中的W，使得损失最小？ （目的是找到最小损失对应的W值）二、方法1、sklearn线性回归正规方程语法：sklearn.linear_model.LinearRegression（） 普通最小二乘正规方程线性回归coef_：
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2024-07-25 13:16:45
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目录线性回归模型概述优点和缺点基本形式策略策略即是损失函数，代价函数，目标函数的具体定义如何从概率论的角度看损失函数 ？为什么需要目标函数 ?构造和优化目标函数经验风险（ER）与结构化风险(SR)J(f)可以是什么？优化目标函数算法（只提供简单思路）最速下降法（梯度下降法）牛顿法修正(Modified)牛顿法拟(Quasi)牛顿法最小二乘法代码实战调包手冲最小二乘批量梯度下降随机梯度下降 亿后还
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2024-08-06 08:13:26
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线性回归算法数学概念▒ 回归 - 回归会得到最终的计算结果, 是一个确定性的结果▒ 分类 - 分类会进行分析给于一个结果的判断类别, 也是一个确定的结果简单实例 - 银行贷款实例分析▒ 数据 - 工资和年龄 ( 2个特征 )▒ 目标 - 预测银行会给我贷款多少钱 ( 标签 )▒ 考虑 - 工资和年龄会如何影响到银行贷款的结果? 多大的影响? ( 参数 )数据
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2024-07-23 20:28:43
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